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基于临床和增强CT影像组学的列线图术前预测EB病毒相关性胃癌的价值
文献摘要：
目的:探讨基于临床和增强CT影像组学的列线图术前预测EB病毒（EBV）相关性胃癌的价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的136例胃癌患者资料，男100例、女36例，年龄［
M（
Q1，
Q3）］65（53，71）岁。根据EBV编码的小RNA原位杂交技术测定的结果分为EBV阳性组（
n=32）和EBV阴性组（
n=104）。所有患者术前均行多期CT增强扫描。按7∶3比例将患者分为训练组（
n=95）和验证组（
n=41）。利用MaZda软件提取增强CT图像的影像组学特征。采用组内相关系数（ICC）、方差分析和最小绝对收缩与选择算法（LASSO）回归进行影像组学特征降维，计算影像组学评分（Radscore）。联合临床资料、形态学特征及影像组学评分建立列线图模型。根据受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价列线图的预测效能，决策曲线评价列线图的临床净获益，根据训练组和验证组的数据绘制校准曲线对列线图进行验证。
结果:经筛选后，最终得到6个最优的影像组学特征，包括灰度均值、偏度、S（1，0）熵和、S（1，1）对比度、99%灰度百分位、S（2，2）角二阶矩。在训练组和验证组中，EBV阳性组的Radscore高于EBV阴性组（训练组：3.78±0.83 比 2.80±0.98；验证组：3.81±0.47 比 2.94±0.95）（均
P<0.05）。影像组学模型在训练组和验证组的AUC分别为0.773（95%
CI：0.612~0.962）、0.792（95%
CI：0.597~0.927），灵敏度和特异度分别为63.6%和93.1%、70.0%和87.1%；临床和影像组学的列线图模型在训练组和验证组的AUC分别为0.883（95%
CI：0.644~0.984）、0.851（95%
CI：0.715~0.996），列线图模型的预测效能更佳（均
P<0.05）。
结论:基于临床和影像组学的列线图模型对EB病毒相关性胃癌具有较好的预测效能。
文献关键词：
放射学;胃癌;EB病毒;影像组学;预测模型;横断面研究
中图分类号：
作者姓名：
耿莉;纵瑞龙;王文涛;赵厚亮;郇艳美;刘忠啸;孟闫凯;徐凯
作者机构：
徐州医科大学附属医院影像科，徐州 221000;徐州市中心医院CT室，徐州 221000
文献出处：
引用格式：
[1]耿莉;纵瑞龙;王文涛;赵厚亮;郇艳美;刘忠啸;孟闫凯;徐凯-.基于临床和增强CT影像组学的列线图术前预测EB病毒相关性胃癌的价值)[J].中华医学杂志,2022(37):2956-2962
A类：
B类：
基于临床,术前预测,EBV,经手,手术病理,胃癌患者,Q1,Q3,原位杂交,杂交技术,多期,增强扫描,训练组,MaZda,影像组学特征,ICC,选择算法,LASSO,特征降维,影像组学评分,Radscore,形态学特征,列线图模型,受试者工作特征曲线,特征曲线下面积,预测效能,决策曲线,校准曲线,灰度均值,偏度,对比度,百分位,二阶矩,放射学,横断面研究
AB值：
0.254397
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